圆锥规划作为一个特殊的非对称锥规划,在锥规划领域有非常重要的地位,常见的有线性圆锥规划和凸二次圆锥规划。由于圆锥是一个非对称锥,关于圆锥规划问题的算法研究存在一定难度,现有的一些算法利用圆锥与二阶锥的转换关系克服了这些困难,但在复杂性和收敛性等方面依然存在不足之处。面对以上不足,本文针对两种圆锥规划问题提出了不同的投影算法来进行改善。针对线性圆锥规划,引入一个投影函数,提出了性能更好的全牛顿步投影算法。基于圆锥与二阶锥的代数关系,将圆锥规划的互补条件重新表述成一个投影方程,然后构造合适的常系数矩阵,将问题转化为一个线性方程组来求解。不同于已有方法,该算法未将圆锥规划直接转换为二阶锥规划来求解,避免了直接转换可能导致的截断误差。由于投影方程计算简单,且每次迭代都采用完全牛顿步,无需线搜索寻找步长,极大地降低了算法复杂性。而且算法可以从任意初始点开始,在不要求问题严格互补条件下,收敛到全局最优解,具有较强的收敛性。为了验证算法性能,做了大量的数值实验,并将提出的算法同经典的内点算法进行实验对比。针对凸二次圆锥规划,首先基于物体的动力学方程和摩擦约束条件,建立一类力优化问题的凸二次圆锥规划模型。然后将问题的最优性条件转化为一个新的投影方程组,再根据方程组的特征构造一组等价的线性方程,提出直接求解凸二次圆锥规划的全牛顿步投影算法。通过大量不同类型的数值实验,验证算法性能。同时将算法应用到多指手臂机器人的抓取力优化问题和接触力优化问题中,模拟操作过程中最小抓取力和最小接触力的变化轨迹,并将提出的算法同内点算法进行比较。数值结果表明,与现有的算法相比,无论线性圆锥规划还是凸二次圆锥规划,提出的算法都更加简单高效,且收敛性较强。另外两个力优化问题的模拟实验结果表明,在相同精度的要求下,提出的算法与内点算法获得的最优解变化轨迹近似,但寻优速度更快,适合用来处理实际工程中的大规模问题。